Nachricht

Sep 07, 2023

KI kann 10.000 mikrobielle Experimente pro Tag durchführen

Andrew Corselli Ein Team unter der Leitung von Paul, Assistenzprofessor an der University of Michigan

Andrew Corselli

Ein Team unter der Leitung von Paul Jensen, Assistenzprofessor an der University of Michigan, der zu Beginn des Projekts an der University of Illinois war, hat ein künstliches Intelligenzsystem entwickelt, das es Robotern ermöglicht, autonome wissenschaftliche Experimente durchzuführen – mehr als 10.000 pro Tag – was möglicherweise einen drastischen Sprung bedeutet Fortschritte im Entdeckungstempo in Anwendungen von der Medizin über die Landwirtschaft bis hin zu den Umweltwissenschaften zu machen.

Diese Plattform für künstliche Intelligenz – BacterAI – kartierte den Stoffwechsel von zwei Mikroben, die mit der Mundgesundheit in Zusammenhang stehen – ohne zunächst grundlegende Informationen. Bakterien verbrauchen eine Kombination der 20 Aminosäuren, die sie zum Leben benötigen, aber jede Art benötigt zum Wachstum bestimmte Nährstoffe. Das Team wollte wissen, welche Aminosäuren die nützlichen Mikroben in unserem Mund benötigen, damit sie ihr Wachstum fördern können.

Jensen nahm an einem exklusiven Tech-Briefs-Interview teil, das aus Gründen der Länge und Klarheit bearbeitet wurde.

Lesen Sie jetzt, wie sich BacterAI geschlagen hat – und was es ausmacht.

Technische Informationen:Was hat Ihre Forschung inspiriert?

Jensen: Wir interessieren uns schon seit längerem für Karies. Karies wird durch eine Reihe von Bakterien in Ihrem Mund verursacht, die sich vermehren und beginnen, aus dem Zucker, den wir essen, viel Säure zu produzieren. Wir wollten Computermodelle dieser Bakterien entwickeln und herausfinden, was sie zum Ticken und zum Wachsen bringt, aber dafür brauchten wir viele experimentelle Daten. Also begannen wir mit dem Bau einiger Robotersysteme, die diese Wachstumstests durchführen würden, um herauszufinden, was diese Bakterien brauchen. Die Bakterien in Ihrem Mund benötigen viele seltsame Nährstoffe, um zu überleben. Ich verwende gerne den Vergleich, dass sie ein bisschen wie Kinder sind, die – wenn sie das Haus verlassen und noch nie selbst gekocht haben – nicht wissen, wie man etwas macht, weil sie in unserem Mund leben und wir sie dreimal am Tag füttern . Am Ende haben sie all diese seltsamen Nährstoffbedürfnisse, die andere frei lebende Bakterien nicht haben.

Also begannen wir mit allen Robotern und bauten dann ein Robotersystem mit wirklich hohem Durchsatz, das Tausende von Experimenten pro Tag durchführen konnte. Und wir stellten schnell fest, dass die Roboter schneller arbeiteten als die Menschen. Wir konnten uns also nicht jeden Tag neue Experimente ausdenken, die die Roboter durchführen konnten, und wir konnten nicht alle Daten verarbeiten, die die Roboter jeden Tag produzierten. Die Roboter warteten immer auf die Wissenschaftler im Labor, um herauszufinden, was der nächste Schritt ist? Was bedeuten die letzten Experimente? Der Roboter saß die meiste Zeit da und bewegte sich nicht, und wir kamen zu dem Schluss, dass die einzige Möglichkeit, die Roboter ganztägig zu nutzen, darin bestand, die Menschen aus dem Verkehr zu ziehen.

Wir begannen mit der Entwicklung eines KI-Systems, das die Ergebnisse eines Tages nutzen, darüber nachdenken und das nächstbeste Experiment entwickeln könnte. Und sobald wir das getan hatten, waren die Menschen nicht mehr im Bilde und wir stellten fest, dass die Roboter einfach alleine laufen können. Sie brauchen uns für keine Planung; Sie sind tatsächlich sehr effizient. Sie sind besser darin, Experimente auszuwählen als wir.

Technische Informationen:Ich bin mir sicher, dass es zu viele waren, um sie aufzuzählen, aber was war die größte technische Herausforderung, mit der Sie während der gesamten Arbeit konfrontiert waren?

Jensen: Es gibt viele Probleme bei der Qualitätskontrolle. Wenn wir Menschen mit einem Experiment fertig sind, können wir es am Ende des Tages zurücknehmen, es uns ansehen und uns fragen: „Hat das funktioniert?“ Ist das das, was ich erwartet habe? Ist etwas schiefgegangen, als das alles vorbereitet wurde?‘ Da steckt viel Intuition dahinter, und wir mussten das auch automatisieren, denn sonst würden wir den ganzen Tag damit verbringen, jeden Tag 10.000 Experimente zu überprüfen. Das war also die größere Herausforderung – tatsächlich zu lernen und herauszufinden, welche Experimente als nächstes folgen sollten, um herauszufinden, ob die Experimente vom Vortag tatsächlich korrekt waren. Ist etwas schief gelaufen? Denn die Roboter wissen sehr wenig über all die anderen Dinge, die biologisch passieren können. Sie tun einfach genau das, was man ihnen sagt, und denken nicht wirklich an andere Dinge, die schiefgelaufen sein könnten, bevor die Bakterien sie erreicht haben oder wenn wir die Medien herstellen, die sie verwenden. All diese Dinge mussten automatisch überprüft werden.

Technische Informationen:Können Sie in einfachen Worten erklären, wie die Technologie funktioniert?

Jensen: Bei der Technologie handelt es sich um die gleiche Art von KI, die auch für das Gameplay verwendet wird – beim Erlernen des Schachspiels, beim Erlernen des Spielens von Videospielen, alles von Pong bis StarCraft nutzt dieselbe Art von künstlicher Intelligenz. Und die Idee dahinter ist, dass diese KI beim Schachspielen so funktioniert, dass sie zunächst einfach Figuren nach dem Zufallsprinzip bewegt. Es gibt keine Strategie; Es weiß nicht wirklich, was es tun soll. Es werden einfach zufällige Bewegungen ausgeführt, und dann spielt man ein ganzes Spiel und sieht, ob man gewinnt oder verliert. Und wenn es gewinnt, sagt der Computer: „Ah, ich habe in diesem Spiel einige gute Züge gemacht.“ Wenn es verliert, heißt es: „Diese Züge waren wahrscheinlich nicht so gut, also werde ich beim nächsten Mal, wenn ich eine Partie spiele, entweder versuchen, die guten Züge zu wiederholen, oder versuchen, die schlechten Züge zu vermeiden.“

Es scheint eine sehr einfache Strategie zu sein, aber wenn man das immer und immer wieder macht, können die Computer irgendwann Muster für gute Züge herausfinden, oder? Es braucht einfach viel mehr Gameplay; Menschen haben normalerweise nicht die Geduld. Wenn Sie Schach spielen lernen, spielen Sie nicht zig Millionen Partien. Dasselbe machen wir auch mit den Robotern.

Jeden Tag macht das KI-System eine Reihe von Bewegungen und sagt: „Ich möchte unter diesen Bedingungen Bakterien züchten.“ Und es macht auch Vorhersagen und sagt: „Ich denke, es wird unter diesen Bedingungen wachsen, aber unter diesen Bedingungen wird es nicht wachsen.“ Und dann führen die Roboter das Experiment durch und das Ergebnis kommt zurück und sagt: „Unter diesen Bedingungen hatten Sie Recht, und unter diesen Bedingungen hatten Sie Unrecht.“ Und daraus lernt es auf die gleiche Weise.

Technische Informationen: In der Zeitung, die ich gelesen habe, heißt es von Ihnen: „Zu verstehen, wie Bakterien wachsen, ist der erste Schritt zur Neugestaltung unseres Mikrobioms.“ Was ist also der nächste Schritt? Gibt es Pläne für weitere Forschung, weitere Tests, Entwicklung usw.?

Jensen: Die Bakterien, die wir untersuchen, leben in Ihrem Mund; Es gibt Hunderte verschiedener Bakterienarten, die auf der Oberfläche unserer Zähne leben, und einige davon sind schlecht, andere verursachen Karies und einige von ihnen sind gut. Wir möchten dafür sorgen, dass die guten Bakterien wachsen können und die schlechten Bakterien nicht wachsen können. Wenn wir das tun, können wir verhindern, dass Menschen Karies bekommen.

Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, das zu ergänzen, was in den Mund gelangt. Sie könnten Zahnpasta Dinge hinzufügen, Sie könnten Mundwasser Dinge hinzufügen, Dinge, die das Wachstum der guten Bakterien fördern und das Wachstum der schlechten Bakterien hemmen. Der erste Schritt bestand darin, herauszufinden, was das für Dinge sein könnten – was sind Dinge, die die schlechten Bakterien nicht mögen und die die guten Bakterien gerne hätten?

Tragbares Tool analysiert Mikroben in der Umwelt

Forscher wirken Biokraftstoff-Toxizität in Mikroben entgegen

Der zweite Weg wäre herauszufinden, wie die Lieferstrategie aussieht. Wie viel sollen wir reinstecken? Was und wann sollten wir einbringen? Das wird zu einer wirklich schwierigen Frage, wenn man über Hunderte verschiedener Bakterien in dieser Gemeinschaft spricht, die man ins Gleichgewicht bringen muss. Wir werden neben den beiden Bakterien, die wir in der Studie untersucht haben, mehr über die anderen Bakterien erfahren und dann auch damit beginnen, Bakteriengemeinschaften zusammenzustellen und zu versuchen, ihre Dynamik als Ganzes zu verstehen.

Technische Informationen:Haben Sie einen Rat für Ingenieure, die ihre Ideen in die Tat umsetzen möchten?

Jensen: Ich denke, das Wichtigste ist, dass sich die Technologie so schnell verändert, dass es in Ordnung ist, mit einem Projekt zu beginnen, auch wenn man noch nicht alle Teile verstanden hat. Wenn Sie wissen, dass es sich um ein mehrjähriges Projekt handelt, werden sich bis zum Abschluss des Projekts viele Dinge ändern. In unserem Fall hatten wir keinen Plan, wie wir alle Roboter betreiben würden, aber wir wussten, dass wir das wahrscheinlich herausfinden könnten, wenn wir das Robotersystem gebaut hatten.

Es ist also in Ordnung, das zu tun – sozusagen große Träume zu haben, während noch Probleme am Horizont sind, für die wir noch keine Lösung haben, aber jetzt loszulegen, und entweder wir oder jemand anderes wird eine Lösung finden, die wir umfunktionieren können um auch unser Problem zu lösen.

Technische Informationen:Gibt es noch etwas, das Sie erwähnen möchten?

Jensen: Dieses Projekt erforderte viele verschiedene Fachkenntnisse; Wir hatten Mikrobiologen und wir hatten Informatiker und dann Ingenieure und Robotiker, die alle zusammenarbeiteten. Ich denke, das wird noch viel häufiger der Fall sein – Gruppen interdisziplinärer Menschen oder Menschen, die in mehr als einem Bereich der Wissenschaft und Technik arbeiten und über Fachwissen verfügen, werden in Zukunft stark nachgefragt sein.